Python 返回NaN值的标准值

我有这样的数据

Out[243]: 
2016-01-04 08:35:00         NaN
2016-01-04 08:40:00         NaN
2016-01-04 08:45:00         NaN
2016-01-04 08:50:00         NaN
2016-01-04 08:55:00         NaN
2016-01-04 09:00:00    0.773413
2016-01-04 09:05:00    0.106746
...
2016-01-12 14:50:00   -0.090142
2016-01-12 14:55:00    0.285413
2016-01-12 15:00:00    0.037735
2016-01-12 15:05:00    0.292394
2016-01-12 15:10:00    0.155357
2016-01-12 15:15:00    0.807473
Freq: 5T, dtype: float64

我试图得到这个系列的滚动标准差，并返回NaN值。我试图计算上述数据，X：

pandas.rolling_std(X,10)

我得到

....
2016-01-12 15:00:00   NaN
2016-01-12 15:05:00   NaN
2016-01-12 15:10:00   NaN
2016-01-12 15:15:00   NaN
Freq: 5T, dtype: float64

---

这并不是因为我在一开始的系列中有5个NaN值。任何帮助都会很好

如果没有数据和请求，很难帮助您。您究竟是如何调用该方法的，以及结果的哪些方面是出乎意料的？除非您采取额外的步骤，否则所有的滚动方法都将产生NAN，直到窗口足够大（并且某些方法对于一个数据是未定义的，例如

std

和

corr

）。是的，

pd.rolling_std（df，window=20）

在这里工作得很好。bushmanov，我正在做上述工作。它一直运行良好，直到我将数据子集化，从1秒间隔数据中获得5分钟间隔。我想也许重新编制索引或定义数据集就可以了，但我不确定在函数中添加min_句点可以解决这个问题。谢谢大家。没有数据和请求，很难帮助您。您究竟是如何调用该方法的，以及结果的哪些方面是出乎意料的？除非您采取额外的步骤，否则所有的滚动方法都将产生NAN，直到窗口足够大（并且某些方法对于一个数据是未定义的，例如

std

和

corr

）。是的，

pd.rolling_std（df，window=20）

在这里工作得很好。bushmanov，我正在做上述工作。它一直运行良好，直到我将数据子集化，从1秒间隔数据中获得5分钟间隔。我想也许重新编制索引或定义数据集就可以了，但我不确定在函数中添加min_句点可以解决这个问题。谢谢大家。